langchain专题

LLM大模型教程：langchain 教程

软件安装 pip install pymupdfpip install langchainpip install langchain-cliconda install -c pytorch -c nvidia faiss-gpu=1.7.4 mkl=2021 blas=1.0=mkl 由于langchain不支持qwen模型，我们需要自定义模型 from typing import A

基于LangChain+LLM的相关技术研究及初步实践

01 概述大模型概述大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据

langchain 《斗破苍穹》智谱 RAG 问题搜索

目录代码项目介绍模型对比实验分块方法对比检索方法对比结果 10条问题 15条问题局限性代码 https://github.com/5zjk5/prompt-engineering/tree/master 项目介绍《斗破苍穹》小说 RAG 问答，爬虫爬取整部小说章节，并分别保存到不同的数据源中。 txt，pdf，markdown，word。

LangChain教程 - 系列文章

LangChain 是一个专为开发大语言模型（LLM）应用程序设计的框架。它提供了丰富的模块化工具，支持开发者轻松构建、管理和部署复杂的 LLM 应用程序。LangChain 允许将语言模型、提示模板、输出解析器等组件进行无缝集成，同时支持链式调用和复杂任务的处理，适用于对话系统、内容生成、翻译等多种场景。系列文章索引： LangChain教程 - 介绍 LangChain教程 - 使用 LC

LangChain学习

1、LangChain主要用于开发LLM应用 chain可以理解成一个pipeline。构建各种各样的pipeline。 2、可以自动定制prompt，解析输出格式优化prompt格式，使得输出结果更好llm本身输出的只是一个字符串，自动解析为json等格式 3、memory机制，制作聊天机器人 llm本身只有输入输出，无法对话，需要将历史对话也输入到prompt才能聊天如对话

【LangChain】深入解析LangChain：如何使用输出解析器优化结果处理

😁 作者简介：一名前端爱好者，致力学习前端开发技术 ⭐️个人主页：夜宵饽饽的主页 ❔ 系列专栏：JavaScript小贴士 👐学习格言：成功不是终点，失败也并非末日，最重要的是继续前进的勇气 🔥前言：在使用langchain的过程中，输出解析器时非常关键的，可以帮助我们将复杂的模型响应转换为结构化、易于使用的数据格式，这是我自己的学习笔记，希望可以帮助到大家，欢迎大家的

How can I change from OpenAI to ChatOpenAI in langchain and Flask?

题意：“在 LangChain 和 Flask 中，如何将 OpenAI 更改为 ChatOpenAI？” 问题背景： This is an implementation based on langchain and flask and refers to an implementation to be able to stream responses from the OpenAI

LangChain学习资料

本文提供了一个LangChain框架的综合资源库，包括低代码工具、服务、代理、模板等，还列举了知识管理和聊天机器人等开源项目，以及学习笔记、视频教程等学习资料，旨在帮助开发者更好地利用和学习LangChain。摘要由CSDN通过智能技术生成文章目录一、LangChain框架二、工具 2.1 低代码2.2 服务2.3 代理2.4 模板2.5 平台三、开源项目 3.1 知识管理3.

【大模型】LangChain基础学习

前言:LangChain是一个用于构建端到端语言模型应用的框架目录 1. 基础知识2. 基本使用2.1 安装2.2 启动示例2.3 使用prompt2.4 输出解析器 3. 相关应用3.1 RAG 参考文献 1. 基础知识六大组件模型（Models）：包含各大语言模型的LangChain接口和调用细节，以及输出解析机制。提示模板（Prompts）：使提示工程流线化

langchain结合searXNG实现基于搜索RAG

目录一、背景二、环境说明和安装 1.1 环境说明 2.2 环境安装 2.2.1 searXNG安装代码实现代码结果输出直接请求模型输出编辑参考一、背景大语言模型的出现带来了新的技术革新，但是大模型由于训练语料的原因，它的知识和当前实时热点存在时间差距，存在很严重的幻觉。而RAG检索增强生成能够解决这个问题，知识以prompt的

Question mutiple pdf‘s using openai, pinecone, langchain

题意：使用 OpenAI、Pinecone 和 LangChain 对多个 PDF 文件进行提问。问题背景： I am trying to ask questions against a multiple pdf using pinecone and openAI but I dont know how to. 我正在尝试使用 Pinecone 和 OpenAI 对多个 PDF 文

LLM 应用开发入门 - 实现 langchain.js ChatModel 接入火山引擎大模型和实现一个 CLI 聊天机器人（下）

书接上回，我们已经实现了一个 langchain.js 接入火山引擎的 ChatModel。本文我们实现将这个大模型接入到聊天 CLI 实现和大模型进行交互式问答需求我们希望这个简易的聊天 CLI 能够拥有以下功能启动时由用户输入 prompt支持回答流式输出支持连续聊天和清空上下文聊天 CLI 基础能力实现由于实现基本的 CLI 输入输出不是本文重点。这里我们直接通过以

Langchain-Chatchat本地部署的解决方案

大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

【大模型LLMs】文本分块Chunking调研LangChain实战

【大模型LLMs】文本分块Chunking调研&LangChain实战 Chunking策略类型1. 基于规则的文本分块2. 基于语义Embedding分块3. 基于端到端模型的分块4. 基于大模型的分块 Chunking工具使用（LangChain）1. 固定大小分块（字符&token）2. 语义分块总结目前主流的文本分块chunking方法，给出LangChain实现各类

langchain入门系列之五初探代理

代理的核心思想是使用LLM来选择要采取的一系列动作。在链式结构中，一系列动作是硬编码的（在代码中）。在代理中，使用语言模型作为推理引擎来确定要采取的动作及其顺序。代理这是负责决定下一步采取什么动作的类。这是由语言模型和提示驱动的。该提示可以包括以下内容：代理的个性（对于以某种方式响应很有用）代理的背景上下文（对于给予其更多关于所要求完成的任务类型的上下文很有用）调用更好推理的提

langchain入门系列之四链结构的使用

所谓的链结构，就是在相同的标准下，不同模块组成一条处理任务的流水线。优点是链提高了模块的标准化和复用性，缺点是增加了工程的复杂度和冗余。本文着重介绍三种链接，langchain的链结构不止本文所介绍的，感兴趣的同学可以查看官方文档解惑，本文前提在于，读者已经阅读过我前面写的文章，若还没有，可能会有阅读上的障碍。单链结构定义prompt →定义llm→定义chain→运行predict

构建高效NLP管道：PydanticOutputParser与Langchain的结合

PydanticOutputParser 是一个用于解析语言模型输出的实用工具，它允许用户指定一个 Pydantic 模型，并查询语言模型以生成符合该模型的 JSON 输出。这个工具特别有用，因为它可以帮助开发者确保从语言模型获得的结构化数据符合预期的格式，从而简化了数据处理和集成的过程。使用 PydanticOutputParser 之前，你需要定义一个 Pydantic 模型，这个模型

Langchain编程中常见Python库讲解【2】

本文罗列部分依赖的python库代码举例 ruamel.yaml.clib, rpds-py, regex, rapidfuzz, PyYAML, python-multipart, python-magic, python-iso639, python-dotenv, pyparsing, pymysql, PyMuPDFb, pyjwt, pygments, protobuf, promet

本文罗列部分依赖的python库代码举例 strsimpy, pytz, python-magic-bin, python-decouple, pyreadline3, pyclipper, pathlib, mpmath, jieba, flatbuffers, filetype, faiss-cpu, brotli, zipp, wrapt, win32-setctime, websocket

Langchain编程中常见Python库以及用途

Langchain编程中常见Python库以及用途 Langchain-chat 项目依托于一系列丰富而强大的依赖库，展现出了巨大的潜力和广泛的应用前景。langsmith 可能在语言处理的流程管理和优化方面发挥着重要作用，为项目提供了高效的语言处理框架支持。jsonschema 确保数据的规范性和一致性，保障了项目中数据交互的准确性。fastapi 作为高性能的 Web 框架，为项目的后端

langchain入门系列之一初识langchain

LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它使得应用程序能够：具有上下文感知能力：将语言模型连接到上下文来源（提示指令，少量的示例，需要回应的内容等）具有推理能力：依赖语言模型进行推理（根据提供的上下文如何回答，采取什么行动等）在我们以往使用大模型的时候，往往是比较单一的，一般都是直白的你问我答的形式，Langchain的出现是在你问大模型答的时候做若干处铺垫，

大模型之LangChain介绍

1、LangChain介绍 LangChain 就是一个 LLM 编程框架，你想开发一个基于 LLM 应用，需要什么组件它都有，直接使用就行；甚至针对常规的应用流程，它利用链(LangChain中Chain的由来)这个概念已经内置标准化方案了。下面我们从新兴的大语言模型（LLM）技术栈的角度来看看为何它的理念这么受欢迎。其官方的定义 LangChain是一个基于语言模型开发应用程序的框架。

记忆的力量：使用Langchain为AI助手添加持久记忆

在使用Langchain构建智能对话系统时，记忆库的作用不可小觑。记忆库能够存储和管理对话历史，让AI在交流中更加连贯和个性化。通过Langchain的记忆库集成，我们可以轻松地将Redis等数据库作为后端存储，实现聊天消息的持久化。这样，无论用户何时返回，AI都能够回忆起之前的对话内容，提供更加贴心的服务。例如，用户询问天气后，AI不仅能够提供即时信息，还能记住用户之前询问的城市，下次直接提供相

langchain写指令基础之2

使用 chatglm-6b 模型来替代之前的 gpt2 模型。chatglm-6b 是一个中文对话模型，由智谱研发，支持多种语言。下面是使用 chatglm-6b 的示例代码。首先确保安装了必要的库： pip install langchain pip install transformers pip install accelerate pip install faiss-cpu 接下来是修

小琳AI课堂：Langchain

大家好，这里是小琳AI课堂，今天我们要探索一个令人兴奋的AI新概念——Langchain。想象一下，如果我们可以把强大的大型语言模型，比如GPT-3，像乐高积木一样组合起来，会怎么样？这就是Langchain的核心理念。它通过构建、训练和部署语言模型链，让这些模型协同作战，共同完成更复杂、更高级的语言任务。🤖🔗 技术揭秘模型串联：Langchain的创意在于将多个语言模型串联起来，每个

【3种 LangChain 替代品 LlamaIndex、FlowiseAI、Autochain】

3种 LangChain 替代品 LlamaIndex、FlowiseAI、Autochain 一、LangChain 发展背景解析 LangChain 是一款广受欢迎的开源框架，过度抽象化导致构建不受框架支持的用例困难、调试性能问题和错误变得更难、代码质量可能较低等。二、基于 7 大维度全方位分析替换 LangChain 可行性分析 Prompt Engineering - 提示工程：